Docker Compose多服务编排:网络分区、健康检查与启动依赖全解析
一个Spring Boot + Redis + MySQL + Nginx的项目,从单机docker run到Compose编排,我花了三天时间踩遍网络、卷、启动顺序的坑。本文基于Docker 24.0.7与Compose v2.24.0,分享一个含4个服务、3个自定义网络、2个持久化卷的生产级compose文件。通过healthcheck与depends_on条件组合,将服务启动时间从90秒压缩

把零散灵感沉淀为可复用的方法,关注技术学习与数字生活,记录持续成长、方法总结和真实实践中的思考;关注技术选择背后的成本与边界。希望这些经验能帮你少踩几个坑。
一个Spring Boot + Redis + MySQL + Nginx的项目,从单机docker run到Compose编排,我花了三天时间踩遍网络、卷、启动顺序的坑。本文基于Docker 24.0.7与Compose v2.24.0,分享一个含4个服务、3个自定义网络、2个持久化卷的生产级compose文件。通过healthcheck与depends_on条件组合,将服务启动时间从90秒压缩
本文记录一次真实的多服务容器化部署经历,涉及Nginx、Spring Boot应用、PostgreSQL、Redis共4个服务。通过docker-compose.yml配置,解决服务间网络通信、数据卷持久化、启动顺序依赖三大核心问题。实测部署时间从手工配置的30分钟缩短至2分钟,服务启动失败率降低80%。文中包含完整的compose文件、健康检查配置参数及容器启动顺序验证方案,适合需要快速搭建生产
一个基于Flask 2.2 + MySQL的订单查询接口,在QPS 120时P99延迟飙到2.8s。改用asyncio + aiomysql + uvloop后,同样的16C16G机器压测,QPS稳定到528,P99降到410ms。本文记录完整重构过程:从同步阻塞的罪魁祸首分析,到asyncio协程改造SQL查询、连接池复用、以及uvloop替换事件循环的取舍。含前置代码、改造后代码、wrk压测数